Chequeo de ciclo cerrado
¿Está el ciclo en torno a su IA listo para más alcance?
Doce preguntas sobre si todo el ciclo de una iniciativa de IA está respaldado por evidencia, desde el resultado que compra hasta la evidencia que justifica más autoridad. Introduzca la evidencia antes de la puntuación. Lo desconocido sigue siendo desconocido.
Sus propias respuestas, sin verificar. Una rúbrica de gestión propuesta: no es un Technology Readiness Level, ni una probabilidad de éxito, ni una certificación de seguridad, ni asesoramiento jurídico. Cualquier puesta en marcha la decide una persona con nombre.
En qué se fija este perfil
- Resultado verificado
- Un resultado verificado
- Ciclo
- Entradas → especificación → propuesta → comprobaciones → acción autorizada → resultados → corrección
- Medidas
- Resultados independientes, errores y coste del ciclo de vida completo
- Límite de control
- Permisos, intervención y puesta en marcha revisada
- Diagnosticar primero
- Definir los usuarios previstos, el alcance y los daños inaceptables.
Índice de madurez
—
Respondidas
0/12
Evidencia completa
0/12
Mínimo de los controles críticos
—
Aún sin evaluar
Responda a las preguntas e introduzca la evidencia antes de la puntuación.
Las tres preguntas más débiles
- 1. Resultado · Desconocido
- 2. Especificación · Desconocido — Especificación débil: aclare primero las restricciones y las pruebas de aceptación.
- 3. Cuello de botella · Desconocido
Repasamos con usted las tres preguntas más débiles. El resultado viaja con la solicitud solo como puntuaciones, nunca su texto.
Las doce preguntas
Cómo puntuar
Puntúe la evidencia, no la ambición. Lo desconocido nunca es cero y queda fuera de la media.
Desconocido · 0 · falla o no existe · 1 · concepto · 2 · evidencia offline · 3 · piloto acotado · 4 · sostenido en el ámbito
Especificar · Resultado· Control crítico
1¿Qué resultado verificado de forma independiente estamos comprando?
Referencia, objetivo, una medida de éxito independiente y la persona responsable.
Palanca: Objetivo
Especificar · Especificación
2¿Puede la intención convertirse en una especificación ejecutable?
Restricciones estrictas, acciones permitidas y pruebas de aceptación, por escrito.
Palanca: Requisitos
Diagnosticar · Cuello de botella
3¿Qué limita realmente el resultado de principio a fin?
Errores atribuidos a datos, sensores, modelo, planificación y ejecución, y comparados.
Palanca: Asignación
Aprender · Datos· Control crítico
4¿Son los datos pertinentes, representativos y de uso lícito?
Procedencia, permisos, cobertura y una evaluación con datos reservados.
Palanca: Datos
Generar · Capacidad del modelo
5¿Mejora más capacidad de modelo o de inferencia los resultados en producción?
Presupuestos de capacidad o inferencia comparados con alternativas más simples a coste total.
Palanca: Cómputo
Verificar · Prueba previa
6¿Predicen las pruebas previas los resultados en producción?
Simulación, repetición, entorno aislado o escenarios calibrados frente a resultados independientes.
Palanca: Validación
Planificar · Calidad de decisión
7¿Llevan mejores predicciones a mejores decisiones dentro de las restricciones?
Resultados posteriores, incumplimientos de restricciones y si la acción podía ejecutarse.
Palanca: Optimización
Medir · Retroalimentación· Control crítico
8¿Es la retroalimentación independiente, oportuna e informativa?
Resultados rastreados; retrasos, sesgo de selección y diseño de comparación examinados.
Palanca: Medición
Actuar · Control· Control crítico
9¿Se puede evitar o contener el daño a tiempo?
Permisos aplicados, límites de protección, parada, alternativa y recuperación, probados.
Palanca: Seguridad
Validar · Transferencia
10¿Se mantiene el rendimiento fuera de las condiciones conocidas?
Centros, tareas, poblaciones e interrupciones reservados, evaluados.
Palanca: Generalización
Evaluar · Economía
11¿Crea cada resultado verificado un valor neto?
Costes de integración, revisión, retrabajo, operación y fallos incluidos.
Palanca: Economía
Gobernar · Ampliación· Control crítico
12¿Qué evidencia justifica más alcance o autoridad?
Controles de puesta en marcha, gestión de cambios, un responsable de incidentes y criterios de retirada definidos.
Palanca: Puesta en marcha
El próximo experimento de asignación
Elija la restricción determinante y pruebe un cambio frente a una referencia, con un umbral y una regla de parada. Una puntuación que sube no es una ley de escala.
Todos los perfiles que ha evaluado
Cada perfil es una evaluación propia. Compare solo cuando coincidan el ámbito y el nivel de evidencia.
Aún no hay nada evaluado.
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La rúbrica adapta un mapa de sistemas de IA de ciclo cerrado por sector. El NIST AI RMF 1.0 ancla el seguimiento del ciclo de vida; no valida esta rúbrica. NIST AI RMF 1.0
Etapa 5 · Prove → Trabaje con nosotros
Y lo que cuesta empezar.